遼河流域河流水質綜合評價

楊永利

(遼寧省丹東水文局，遼寧 丹東 118001)

目前，對于河流水質的評價較為常用的方法為單因子指數評價法，該方法可以凸顯水體環境受高濃度污染物的影響，比較突出嚴重超標參評指標的貢獻，因其忽略了水體環境受其他因子的影響，所以通常難以客觀表征河流的整體狀況。為了系統反映水體環境受各種水質因子的影響作用以及綜合評判河流現狀，以及實現對河流水質類型的準確劃分，有必要尋找一種可以綜合考慮未超標和超標因子對水質貢獻的評價方法[1-2]。

河流水環境涉及的范圍廣、因素多，對其評價分析屬于多因子多目標的系統問題，因此要充分考慮流域水質特點，科學確定參評要素，其中權重系數的合理確定是最關鍵的環節。根據不同的原理可將權重計算劃分為主觀賦權、客觀賦權兩大類，其中主觀法以熵權法、主成分分析法最為常用，此類方法反映了決策者的個人偏好和知識結構，這也是引起評價結果可能存在偏差的主要原因；客觀賦權法以層次分析法、超標加權法最為典型，這些方法存在完善的理論體系和運算流程，以客觀實際為載體提取各要素初始信息，但未能考慮決策者的經驗判斷，容易使評估結果偏離實際情況。為了解決單一方法存在的片面性，綜合考慮決策者的知識經驗和各個要素包含的客觀信息，更加準確地衡量不同參數對水質評價的貢獻率，本文將原理清晰、操作簡單的超標加權法與熵權法相耦合，引入有序加權平均算子OWA確定的次序權重，平衡不同重要等級之間各項要素的貢獻率。本文以遼河流域為例，通過對不同條件下決策風險水平的控制，采用該模型評價多種次序權重及其水質評判結果。

1 研究方法

1.1 組合準則權重

采用歸一化公式處理各項指標的量綱和單位為準則權重計算的基本條件，然后對各指標準則權重分別選用超標加權法、熵權法求解。為獲取最優組合準則權重引入離差平方和最小原理，詳細流程如下：

步驟一：量化處理。采用標準化公式處理各項因子值。由于選取的河流水質評價均為逆向因子，即參數值越大則水質等級越低，則可利用以下公式進行標準化處理，即

(1)

式中：Xij為河流水質監測點實測值；Xmin、Xmax分別為同等情況下監測的水質因子最小值、最大值。

步驟二：準則權重的熵權法。為了更好地描述系統的不確定性、穩定程度和信息量，C.E.Shannon在信息論中加入了熱力學中熵的概念，由此反映復雜系統的演變情況。熵權法是一種基于各個指標變異程度賦予相應的權值的客觀賦權法。運用該方法確定因子權重時，可有效避免主觀因素的干擾，更加客觀、準確地描述待評對象的真實情況[3]。設n個參評因子和m個待評項目構成的初始矩陣為R=(rij)mn，利用以下公式求解評判因子ri的熵權wi、熵值ei，即

(2)

(3)

指標熵權ej越小則其提供的有效信息量越大，所以賦予的權值就越高；反之，指標熵權ej越大則其攜帶的有效信息量越小，評價過程中其重要性和賦予的權值就越低[4]。

步驟三：指標準則權重的超標加權法。考慮指標值大小賦予相應的權重，相應的計算式為

(4)

(5)

式中：Si、Ci為評價因子i的水質標準及其實測濃度值；Ai、WP為單因子i的準則權重和單項權重值。

步驟四：準則組合權重。采用離差平方和最小原理將超標加權法和熵權法運算結果相耦合，由此構建準則權重最優化模型，其表達式為

(6)

1.2 次序權重

準則權重未考慮水質評價結果受不同指標間等級重要性的影響，而僅僅依據參評要素間相對重要性賦予相應的權重。為解決這一問題，引入次序權重的概念，即對各指標的次序權重利用OWA有序加權平均算子求解[5]，從而解決水質評價結果受指標因子次序影響的問題。

1988年Yager提出的一個處于Min和Msx算子間的參數化平均算子族，即為OWA有序加權平均算子[6]。OWA算子按降序重新排列指標，以控制評判因子重要度的途徑為輸入語言量化算子，由此獲取多種量子化下的評判值。對于多屬性不確定決策問題的處理，OWA算法具有較強的適用性，現已廣泛應用于洪澇災害、地質災害[7]、住房選址和商業地產投資評估等領域。總體上可以將OWA算子劃分為3個部分，即重新排列評估數據、參評因子位置權值的合理確定、加權集成位置權重和排好的數據，運算公式為

(7)

決策風險水平的控制由語言量化算子和OWA算法共同實現，由此得到不同條件下的評判結果[8]。OWA算子屬于一種融合集，它處于模糊并集與交集之間，通過給定的指標次序權重vj和參評因子zij屬性值可以實現任意評價項目的結果輸出。根據評價風險系數和各指標數值大小綜合確定的次序權重vj，在評價過程中與因子zij不存在直接關系，而僅僅與每個指標的位置有關[9-10]，其表達式為

(8)

式中：α為語言量化算子，主要與每個指標的次序權重和決策者風險主觀態度相關，結合表1獲取相應的數值[11]；wk為水質評價的準則權重。

表1 算子α的取值標準

若α=1，則代表每個參評因子存在相同的次序權重，該條件下為簡單的疊加準則權重；若α<1，則代表決策者對風險評價持樂觀態度，α越大該條件下水質評價的重要因子次序權重越大；若α>1，則代表決策者對風險評價持悲觀態度，α越大該條件下水質評價的重要因子次序權重越小。

1.3 評價過程

為了全面掌握流域的水文特點，對研究區河網數據利用GIS技術進行了提取。數據來源于流域2010—2017年的土地類型遙感數據。水質評價流程見圖1。

圖1 河流水質的評價流程

針對主干河段20個檢測點位的TP、COD、DO、石油類、氟化物和氨氮等水質指標利用大數據分析軟件SPSS進行主成分及相關性分析，見表2。其中，“*”“**”代表雙側顯著性為0.05和0.1以上水平。根據表2分析結果確定河流水質關鍵性控制因子有TP、COD、BOD、石油類及NH3-N，其中NH3-N、COD與BOD間的相關性顯著，而TP與石油類呈不顯著相關性。

每個評價因子的最優準則權重利用離差平方和最小原理進行求解，結果見表2。按照權重值大小對各項評判指標進行排序，在此基礎上獲取評判因子多種風險程度下的次序權重，采用線性組合的方法對次序權重與準則屬性值進行處理，由此確定多尺度水質評價值。

表2 河流水質指標的相關性

2 數據來源

2.1 流域概況

遼河流域橫跨河北、遼寧、吉林、內蒙古4省(自治區)，主要由東、西遼河兩大水系組成，河流全長1345km，總面積21.9萬km2。由遼河水資源規劃報告可知，遼寧段河流年均徑流量為952.7億m3，平均流量為179m3/s，徑流深58mm，主要有西拉木倫河、老哈河、東遼河、柴河、蘇子河、大遼河、海城河、太子河、渾河和清河等支流。流域內地貌形態復雜，分布有平原、沙丘、山地和丘陵，地勢呈東、西兩側向中間傾斜，南向北傾斜特征，該地區為遼寧省重要的糧食生產區和畜牧業、重工業基地，屬于社會經濟發展核心區[11]。

2.2 數據來源

本文選取的遼河流域各支流典型斷面包括源頭、清原上滾馬嶺、海日蘇、觀音閣壩下、岔溝等20個，從各河段監測站提取水質相關數據。流域內土地利用與河網水系數據來源于1∶50000的影像資料。

3 結果分析

研究區的土地類型數據利用動態彎曲技術進行提取，由此確定的不同用地類型及其面積見表3。由表3可知，流域內以水田面積為主，占比達到47.2%，其次為林草地，水體和城鎮占地面積大致相當，旱地面積占總面積的12.4%，可見水體環境受農業發展的影響較為顯著。

表3 研究區不同用地類型及其面積

3.1 不同風險系數的水質結果

對流域內20個采樣點的水質狀況利用已建立的組合權重模型進行評價，從而得到不同風險程度α下各監測斷面的水質等級，見表4。

表4 各監測斷面水質類型劃分

由表4可知，α=1時水質評價結果與不考慮次序權重相當，即水質評價受各個因子的影響程度相同，此時河流水質風險屬于中等水平，評價結果能夠客觀地反映河流水體的實際狀況；α=0.001的情況下，水質風險評價接近0，此時河流水質最好，風險最大，決策者對水環境評價持樂觀心態；α=0.1時，水質評價存在一定的風險，決策者對水環境評價持樂觀形態；α=10的條件下，水質評價結果受風險系數影響處于不太樂觀狀態；α=1000時，水質評價受決策風險的影響最小，該條件下獲取的結果最差。

國際法劃分的水質類別和α=1時的水質評價基本相符，可見對于河流水質的評價該方法具有良好的實用性與適用性。通過對水質評價結果與不同風險系數的關系分析，風險系數對水質較差河段存在顯著影響。

3.2 α=1的水質分析

根據風險系數α=1時的監測斷面水質評判等級，河流水體環境受上游客水的影響較為突出，其中水質最好的監測斷面為鴿子洞、海城河、源頭和清原上滾馬嶺等；水質最差的監測斷面為海日蘇，水環境污染比較嚴重；其他斷面總體處于Ⅲ～Ⅳ類水之間。

在空間位置上，蘇子河、清河、太子河及渾河清遠段的水質整體較好，除主城區部分河段水質較差外，其他大部分均能滿足功能區要求；西拉木倫河海日蘇斷面的水質最差，達到劣Ⅴ類，其他河段水質均良好。海城河入海口河段整體呈中部河段污染輕、東西兩端污染重的變化特征。柴河、凡河及清河總體呈輕度污染狀況，水質類別以Ⅲ類水為主，監測斷面未發現超標現象。

3.3 水質影響因素

遼河干流段聚集了許多的紡織、機械、化工和冶金等工礦企業，因沿線村鎮溝渠與大部分河道相連，致使大量的城鎮生活污水和工農業廢水排入河道，河流水生態功能和水環境承載力持續下降。對水質產生影響的主要因素為：?每年6—9月降水占全年的62.6%以上，季節性缺水和秋冬季河道斷流現象頻繁出現；?典型監測斷面的水質超標嚴重，不同斷面和時段的污染程度存在差異，水資源時空分布不均使得局部用水矛盾更加突出；?區域水資源利用與經濟發展模式不協調，在取水和排污過程中各區縣存在糾紛；?水庫大壩、水電站等工程建設對水生態環境影響較大，河流天然徑流量和生態功能嚴重退化；?流域內以農業種植為主，水體環境受農業發展的影響突出，近年來雖然加大了對農業面源污染和工業污染排放總量的控制，但農藥、化肥施用強度的增大使得農村水體富營養化嚴重。因此，改善水體環境和控制農業面源污染為今后的重點整治方向。

4 結 語

本文對遼河流域干流段典型斷面水質狀況利用組合權重法進行評價，該方法能夠有效解決單一賦權法存在的不足，將各要素包含的客觀信息與決策者知識經驗相結合，更加科學地確定各要素權值，從而保證水質評價的合理性和可靠性。實例表明，耦合的綜合賦權法能夠滿足水質評價的實用性和準確性要求，通過對決策風險水平的控制可以較為客觀、準確地反映多種情景下的水質狀況，可為流域水資源管理規劃和水環境治理保護提供科學指導。

受數據資料等條件限制，本文僅從時間的角度揭示了流域水質的變化特征，未來還需要結合其他方法和評價體系準確揭示流域水質的空間變化狀況；仍需要進一步將多主體模型、系統動力學模型相耦合的綜合評價法，從時間和空間的角度綜合反映流域水質的狀況，更好地為水環境保護和水資源管理提供數據支撐。